Prof. Dr.-Ing. Marina Tropmann-Frick
(Data Science Professur, Hochschule f. angewandte Wissenschaften Hamburg)
Wann sollte eine Firma Data Mining/Science Lösungen einsetzen?
Data Science Lösungen werden eingesetzt, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Jedes Unternehmen in der heutigen Zeit produziert, sammelt und verarbeitet Daten. Wertvoll sind aber nicht die Daten an sich, sondern zielgerichtet analysierte und nutzergerecht aufbereitete Informationen, die aus den Daten mit Hilfe von Data Science Lösungen gewonnen werden.
Was ist der innovative Charakter einer Data Mining/Science-Lösung?
Data Science ist ein interdisziplinäres Fachgebiet. Das Ziel einer Data Science Lösung ist die Extraktion von Erkenntnissen aus meist heterogenen, unstrukturierten großen Datenmengen. Oft geht es in erster Linie nicht darum, immer schnellere Algorithmen und hochleistungsfähigere Hardware einzusetzen, sondern um Lösung komplexer, häufig nicht vollständig ausformulierter Problemstellungen.
Zu diesem Zweck werden semiautomatische Methoden eingesetzt, die das Konzept „Human in the Loop“ mit integrieren. Die komplexe Problemstellung kann dadurch vereinfacht und weiterentwickelt werden. Der Prozess der Lösungsfindung wird überwacht und gezielt gesteuert.
Wo siehst du Data Mining/Science in fünf Jahren?
Zu dem Bereich Data Science gehören viele Aspekte unterschiedlicher Wissenschaften wie auch das Domänen-spezifische Wissen und strategische Skills. Das Idealprofil eines Data Scientists umfasst u.a. Mathematik, Stochastik, Informatik (vor allem Algorithmen und Machine Learning), Visual Analytics, Kommunikationsfähigkeit, Management- und Organisations-Skills, sowie Fachkenntnisse der Domäne.
Obwohl der Bedarf nach Mitarbeitern mit so einem Profil aus der Praxis bereits deutlich gemeldet wird, stellen Hochschulen ihre Lehre nur langsam um. Fünf Jahre ist genau die richtige Zeitspanne, die den Fokus der Unternehmen auf die gezielte Erkenntnisgewinnung und dadurch auf die Entwicklung und den Einsatz der Science-Lösungen noch stärker lenken wird und den Hochschulen die notwendige Zeit für die Orientierung und Reformierung in diesem Bereich gibt.